1 – EPISTEMOLOGIA
L'epistemologia è quella branca della filosofia che si occupa delle condizioni e dei metodi sotto i quali si può raggiungere una conoscenza scientifica. In un’accezione più ristretta, l'epistemologia può essere identificata con la filosofia della scienza, ovvero con la disciplina che si occupa dei fondamenti delle diverse discipline scientifiche.
È bene precisare che nell'ambito della cultura anglosassone, il concetto di epistemologia viene invece usato come sinonimo di gnoseologia o teoria della conoscenza, ovvero la disciplina che si occupa dello studio della conoscenza in generale.
Dal punto di vista metodologico, l’epistemologia si avvale dello strumento della logica o teoria dell’inferenza valida, ossia di quelle condizioni rispetto alle quali un ragionamento risulta corretto, indipendentemente dall’universo di discorso a cui appartiene; la logica classica si avvale di tre tipi di inferenza, classificati a seconda della forma in cui si presentano.
Con l’espressione inferenza logica si è soliti indicare, sia l’argomentazione, sia le sue costruzioni, sia il processo mentale mediante il quale un’argomentazione viene costruita. Il termine inferenza è stato inoltre a lungo utilizzato come traduzione del termine latino consequentia ereditandone, anche al di fuori del contesto della logica medioevale, il senso di enunciato condizionale logicamente valido.

1.1	- La deduzione
Il metodo deduttivo o deduzione è il procedimento razionale che parte da postulati e principi primi (più generici) e, attraverso una serie di rigorose concatenazioni logiche, procede verso la determinazione di una conclusione (più particolare), implicita nei postulati di partenza.
Un classico esempio di ragionamento deduttivo può essere così impostato:
	premessa maggiore	tutti gli uomini sono mortali
	premessa minore	Socrate è un uomo
	conclusione		Socrate è mortale
La deduzione logica è la forma di inferenza per antonomasia. La prima analisi approfondita del concetto di deduzione si deve ad Aristotele, il quale riconosce nella deduzione perfetta (o apòdeixis) quel ragionamento in cui le premesse contengono tutto ciò che è necessario per dedurre le conclusioni.
Ancora in Kant si assiste al tentativo di dimostrare l’origine deduttiva o a priori delle leggi scientifiche, mediante la definizione di deduzione come dimostrazione del carattere universale e necessario dei cosiddetti giudizi sintetici a priori di cui fa uso la scienza.
Nel corso della storia della filosofia, tuttavia, si assiste ad una rielaborazione del concetto di deduzione: con la progressiva formalizzazione ed affermazione del metodo scientifico, viene contestualmente abbandonata la concezione aristotelica, la quale ipotizza la capacità dell’uomo di penetrare l'essenza della realtà oggetto di indagine a prescindere dalle sue particolarità contingenti, permettendo così di stabilire la validità e l’universalità delle premesse.
Le tre figure chiave per il delineamento del nuovo metodo di indagine sono storicamente tre: Francesco Bacone, che sviluppa i primi studi sistematici sull’applicazione del metodo induttivo nella ricerca scientifica, Renè Descartes, che inaugura il filone dei razionalisti e Galileo Galilei, che individua due fasi specifiche nel procedimento di ricerca scientifica e sperimentale.

1.2 - L’induzione
Il metodo induttivo o induzione è il procedimento razionale che partendo dall’esame di uno o più casi particolari giunge ad una conclusione la cui portata si estende al di là dei casi esaminati. 
Volendo riutilizzare l’esempio precedente, potremmo dire che:
	premessa maggiore	Socrate è mortale
	premessa minore	Socrate è un uomo
	conclusione		tutti gli uomini sono mortali
Anche in questo caso, la prima analisi del processo induttivo si può rintracciare già in Aristotele; ma l’induzione aristotelica (induzione perfetta o epagoghé) risulta essere soltanto un grado preparatorio di avviamento verso l’intuizione intellettuale, che può essere solo di tipo deduttivo. Tale modello, esattamente come nel caso della deduzione aristotelica, non trova spazio presso l’epistemologia contemporanea.
Dopo l’applicazione del processo induttivo alla ricerca scientifica operato da Bacone, la concezione di induzione come passaggio dal particolare all’universale viene progressivamente sostituita da una nuova concezione, che definisce l’induzione come una inferenza ampliativa ma solo probabile. Grazie alle riflessioni di filosofi come David Hume e John Stuart Mill, si è quindi insinuata l’idea che le leggi scientifiche da noi ritenute induttivamente giustificate sulla base dell’esperienza abbiano in realtà una origine soggettiva e che, per esempio, l’idea di ritenere collegati tra loro due fenomeni naturali nascerebbe soltanto da un istinto di abitudine, dovuto al fatto di vederli usualmente accadere in sequenza.
La forma canonica dell’induzione è quindi così rappresentata:
	osservazione n.1	ho visto un corvo ed era nero;
	osservazione n.2	ho visto un secondo corvo ed era nero;
	osservazione n.3	ho visto un terzo corvo ed era nero;
	.……			……
	conclusione n.1	il prossimo corvo che vedrò sarà probabilmente nero.
Oppure, in forma generalizzante,
	conclusione n.2	tutti i corvi sono probabilmente neri.
Se oltre alla probabilità si tiene conto dell’ampliatività del contenuto della conclusione rispetto a quanto è contenuto nelle premesse, possiamo dire che nell’induzione, diversamente dalla deduzione, il contenuto informativo della conclusione non è interamente incluso nelle premesse.
Di fatto, se le premesse affermano che in n casi gli x osservati hanno mostrato di possedere la proprietà A, allora si inferisce che il prossimo x che verrà osservato nel caso n+1 probabilmente avrà la proprietà A, oppure, in forma generalizzata, che tutti gli x che verranno osservati mostreranno probabilmente la proprietà A. Questo procedimento di generalizzazione viene spesso utilizzato in matematica.
Il metodo induttivo entra in crisi a causa dei lavori del pensatore Charles Sanders Peirce e del filosofo Karl Popper, i quali si fanno promotori della teoria fallibilista (il primo) e del principio di falsificazione (il secondo): l’induzione, infatti, per quanto sia alto il numero di casi favorevoli, non può prevedere se anche il successivo lo sarà, perché procede a posteriori, per cui di fatto non può essere utilizzata per giustificare leggi universali formulate a priori, mentre alla falsificazione basta solo un contro-esempio per invalidare una teoria.
Proviamo a fare un esempio concreto: se al posto dei “corvi neri” avessi visto dei “cigni bianchi”, secondo il metodo di induzione generalizzata avrei potuto affermare con un buon grado di certezza che “tutti i cigni sono bianchi”. Eppure, dal diciottesimo secolo, grazie alle spedizioni dell’ammiraglio Cook, sappiamo che in Australia vivono colonie di cigni neri...
Fra i critici dell’induzione possiamo annoverare anche Bertrand Russell  il quale ha osservato con un pizzico di humour inglese, che persino il tacchino americano, nutrito dal contadino quotidianamente, se adotta un metodo di induzione generalizzata può arrivare a prevedere che anche “domani” sarà nutrito; ma se “domani” è il giorno del Ringraziamento, al povero “tacchino induttivista” toccherà solo la malaugurata sorte di finire nel piatto del contadino...
Oggi si riconosce generalmente che nessuna regola meccanica è in grado di portare alla scoperta di leggi generali e nemmeno di garantirne la validità assoluta.

1.3 - L’abduzione o ipotesi
Il metodo abduttivo/ipotetico o abduzione è il procedimento razionale che partendo da una premessa maggiore certa e da una premessa minore solamente probabile, giunge ad un’ipotetica conclusione, permettendo all’uomo di passare da fatti osservati alla supposizione di un principio generale che li spiega. In questo senso, l’abduzione non è semplice generalizzazione e ha una minore capacità dimostrativa rispetto all’induzione e alla deduzione.
Anche l’abduzione (o apagõghé) compare per la prima volta nelle trattazioni di Aristotele, che la distingue chiaramente sia dall’induzione che dalla deduzione.
È però solo con Peirce che questo argomento viene sviluppato ed inserito nella logica della scoperta scientifica, estendendo il significato dell’abduzione  a primo passo del ragionamento scientifico, in cui viene stabilita un’ipotesi per spiegare alcuni fatti empirici.
Nel modello peirceano, quindi, il pensiero umano ha tre possibilità diverse di ragionamento, ossia ragionamento deduttivo, ragionamento induttivo e ragionamento abduttivo.
Nella deduzione la conclusione scaturisce in modo automatico dalle premesse: date una regola e un caso, il risultato non può essere diverso e rappresenta semplicemente il rendere esplicito ciò che era già implicito nelle premesse.
Esempio di metodo deduttivo:
regola		tutti i fagioli che provengono da questo sacco sono bianchi
caso		questi fagioli provengono da questo sacco
risultato	questi fagioli sono bianchi
L’induzione consente invece di ipotizzare una regola a partire da un caso e da un risultato: essa si basa sull’assunzione che determinate regolarità osservate in un fenomeno continueranno a manifestarsi nella stessa forma anche in futuro. Esempio di metodo induttivo:
caso		questi fagioli provengono da questo sacco
risultato	questi fagioli sono bianchi
regola		tutti i fagioli che provengono da questo sacco sono bianchi
A differenza della deduzione, l’induzione non è logicamente valida senza conferme esterne.
Infine, secondo Peirce l’abduzione è l'unica forma di ragionamento suscettibile di accrescere il nostro sapere, permette di ipotizzare nuove idee, di indovinare e di prevedere. È però altresì vero che l’abduzione è per sua natura il metodo inferenziale maggiormente soggetto a rischio di errore. Esempio di metodo abduttivo:
regola		tutti i fagioli che provengono da questo sacco sono bianchi
risultato	questi fagioli sono bianchi
caso		questi fagioli provengono da questo sacco
Esattamente come per nel caso dell’induzione, l’abduzione non contiene in sé la sua validità logica, ma deve essere confermata sempre per via empirica. La conferma non potrà mai essere assoluta, bensì solo in termini di probabilità: ecco che prende forma la teoria fallibilista, che postula che il limite del ragionamento e della conoscenza umana non consiste in un qualche deficit, magari sanabile mediante un qualche provvidenziale intervento esterno, ma è costituzionalmente intrinseco al suo essere. Di fatto, il fallibilismo nega ogni positivistica certezza nella previsione, lasciando però intatto tutto il gusto della ricerca della verità.

1.4 - Epistemologia e teoria urbanistica
Proviamo ora ad esaminare meglio in che senso si può parlare di teoria urbanistica e a quali modelli epistemologici possiamo fare riferimento nella sua trattazione.
Studi archeologici e antropologici hanno ormai dimostrato in modo inequivocabile che l’organizzazione razionale dello spazio è presente non solo nel corso di tutta la storia dell’uomo, ma anche nella sua preistoria: se è certo che ogni creatura vivente plasma in un qualche modo l’ambiente che occupa, è indiscussa la predisposizione dell’uomo a plasmare lo spazio circostante, trasformando anche il luogo più inospitale e malsano in un ambiente adatto al suo stanziamento. Anzi, possiamo tranquillamente affermare che l’esigenza di organizzare razionalmente lo spazio procede con lo sviluppo e la strutturazione della civiltà ed il passaggio da una vita nomade ad una vita stanziale.
Tipicamente, l’intervento dell’uomo si gioca con la netta distinzione tra uno spazio sacro ed uno spazio profano (come proposto dallo studioso di religioni Mircea Eliade), che si esplica di fatto in una distinzione tra un ambiente interno ed un ambiente esterno, mediante un rito di fondazione (a sua volta inevitabilmente ricollegato ad un mito di fondazione).  Basti ricordare che, per esempio, nell’antica Grecia la punizione per i crimini più gravi avveniva mediante l’allontanamento del colpevole dalla polis, e quindi dall’umanità stessa (anche quella del condannato), obbligandolo a vagare per boschi e foreste come un animale selvaggio: ecco l’orco delle fiabe.
Ma possiamo anche dire qualcosa di più: come giustamente ha fatto notare il filosofo Martin Heidegger, l’uomo è originariamente rivolto al mondo ed è insito nel suo essere la cura, ovvero quel particolare rapporto con l’ambiente che lo circonda e che gli permette di trasformare il mero spazio fisico nella propria casa.
Ad onor del vero, dobbiamo già da ora notare che, soprattutto a partire dalla seconda metà del XX secolo, assistiamo all’emergere di una nuova epistemologia interdisciplinare, che tende a riportare l’uomo all’interno della natura, magari in un punto privilegiato, ma pur sempre come essere interconnesso ad un sistema più grande.
E sono sempre più di attualità le dicotomie uomo/mondo, cultura/natura, artificiale/naturale che, lungi dall’essere risolvibili una volta per tutte in termini assoluti, riecheggiano ancora del mito biblico della cacciata dell’uomo dall’Eden.
Dal punto di vista della metodologia di indagine, possiamo individuare due distinte logiche, ovvero quella che possiamo chiamare urbanistica del piano regolatore e quella che possiamo chiamare urbanistica degli interventi, di stampo interdisciplinare.
A prescindere dall’evidente considerazione che, ai fini amministrativi, legislativi e di corretta gestione del territorio, sia necessaria la presenza di un insieme di norme e di interventi condivisi dalla comunità (pena un’anarchia pressoché ingestibile, possibile fonte di danni), rispetto a quanto abbiamo detto dal punto di vista epistemologico risulta altrettanto chiaro che non è possibile concepire una disciplina urbanistica che si muova in modo apodittico e deduttivo.
Perché? L’epistemologia considera scientifica soltanto una teorica falsificabile, che utilizza il metodo ipotetico-deduttivo e che procede, per citare nuovamente Galileo, per sensate esperienze e necessarie dimostrazioni, andando così oltre i vincoli imposti da un ipotetico demiurgo e relazionandosi in un continuo confronto con il mondo.
E se tale visione è valida per le discipline naturalistiche, possiamo tranquillamente affermare che la particolare natura interdisciplinare dell’urbanistica, i cui fini ultimi non sono solo, per così dire, tecnici e quantitativi, ma anche umanistici e qualitativi, deve per forza lavorare utilizzando i modelli teorici solo come guida ideale della propria attività, puntando ad essi come ad un traguardo di condivisione e non come modello rigido: la città, in quanto luogo delle relazioni umane, è un organismo vivente in continuo mutamento e come tale deve essere trattato.

2 – TEORIE DELLA DECISIONE
In un campo così complesso come quello della teoria urbanistica, si inseriscono inevitabilmente anche gli studi di teoria delle decisioni.
Ogni volta che analizziamo un processo decisionale, possiamo trovarci di fronte a scelte ponderate oppure a scelte automatiche o magari istintive. Non solo, ma possiamo anche distinguere le decisioni a seconda che ci si trovi in situazioni di incertezza o relativa certezza. Infine, possiamo distinguere tra decisioni prese con un unico atto da quelle prese a seguito di una sequenza di atti.
Ma che cos’è dunque una decisione? Sinteticamente, possiamo dire che con il termine decisione si è soliti intendere una libera scelta o un atto deliberato di un individuo o di un gruppo di individui (definito/i decisore) di intraprendere un'azione, potendo disporre di più alternative o opzioni, i cui esiti non sono prevedibili con assoluta certezza.
Il processo decisionale (il cosiddetto decision making) è un oggetto di studio alquanto complesso e negli ultimi anni è diventato un vero nodo di ricerca interdisciplinare: filosofia, logica, matematica, statistica, psicologia, sociologia, economia, neuroscienze, ecc., si sono tutte sforzate di prescrivere o di descrivere quali strategie risultano vincenti o moralmente accettabili nella società e secondo quali criteri vengono prese.
Tuttavia, nonostante la varietà di approcci e settori disciplinari impegnati in questo studio, possiamo suddividere le teorie dei processi decisionali sostanzialmente in due macro gruppi, ovvero:
- teorie normative: assumono la perfetta razionalità e la completa informazione dell’individuo e la sua capacità di individuare e di selezionare l’alternativa in grado di massimizzare la sua utilità;
- teorie descrittive: identificano i meccanismi utilizzati dai decisori nella realtà, ovvero le procedure pragmatiche, spesso influenzate del contesto in cui avvengono le scelte.

2.1 - Teorie normative (o prescrittive)
Sono sistemi formali che prescrivono le norme di condotta razionale da seguire per compiere scelte razionali (= scelte vantaggiose). Chi nella ricerca adotta un approccio normativo cerca di elaborare il modello teorico attraverso il quale le decisioni dovrebbero essere prese, facendo tipicamente riferimento a decisori razionali ideali più che a reali decisori. La scienza che più di altre si è occupata di sviluppare modelli normativi delle decisioni umane è la microeconomia.
Le teorie normative partono dal presupposto che durante il processo decisionale tutte le possibili opzioni e le loro conseguenze siano conosciute con certezza dal decisore. Si assume anche che quest’ultimo confronti le diverse alternative valutando la congruenza tra le conseguenze attese e i propri obiettivi e, infine, sia in grado di dare un ordine alle proprie preferenze.

2.1.1 - Modello del Valore Atteso (VA)
Nel caso in cui gli individui non si preoccupino affatto del rischio connesso alla scelta, le loro decisioni saranno guidate unicamente dal valore atteso, che rappresenta la media ponderata dei possibili valori monetari di un prospetto, i cui pesi sono dati dalle rispettive probabilità. Ovviamente, il prospetto selezionato sarà quello con il più alto valore atteso.
Formalmente, il calcolo del valore atteso è rappresentato nel seguente modo:

VA = ∑ p(i) v(i)

dove i sta per tutti diversi esiti, p(i) è la probabilità dell’i-esimo esito e v(i) è il valore dell’i-esimo esito. Se vogliamo utilizzare il modello del valore atteso per calcolare il valore atteso di una scommessa, ci troveremo di fronte a questo tipo di ragionamento:

	probabilità	vincita della puntata	vincita attesa	
X	20%	10.000	400.000	
Y	80%	50.000	100.000	

- valore atteso di X = (0.2 x 400.000) – (0.8 x 10.000) = 72.000
- valore atteso di Y = (0.8 x 100.000) – (0.2 x 50.000) = 70.000

Conclusione: la scommessa X garantisce l’esito più elevato.

L'uso del puro valore atteso ha però un difetto evidente: un modello che faccia riferimento solo al valore atteso, si limiterebbe semplicemente a prescrivere quale strategia è più vantaggiosa in termini prettamente probabilistici, ma non permetterebbe di prevedere con efficacia il comportamento delle persone. Per esempio, i casinò sono affollati di persone che accettano di giocare a giochi d’azzardo con valore atteso negativo.

3.1.2 - Modello Dell’Utilità Attesa (UA)
Tuttavia, la maggior parte degli individui non è indifferente al rischio. Per spiegare le scelte in condizioni di incertezza gli economisti fanno uso della teoria dell’utilità attesa, secondo la quale tra diversi prospetti alternativi gli individui scelgono quello con l’utilità attesa più alta, piuttosto che quello con il maggior valore atteso. La teoria dell’utilità attesa consente così di tener conto dell’atteggiamento degli individui rispetto al rischio e di trattare le scelte in un ambiente incerto in modo analogo alle scelte in condizioni di certezza.
Il primo a formulare questa idea è stato il matematico Daniel Bernoulli, il quale, ponendo soluzione al cosiddetto paradosso di San Pietroburgo, ha osservato che il valore psicologico (cioè l’utilità) non aumenta proporzionalmente alla quantità di denaro guadagnato, ma suggerì che gli azzardi dovrebbero essere valutati in termini di utilità attesa.
L’utilità attesa esprime infatti l’interesse o il valore soggettivo atteso di un qualsiasi esito.
L'utilità soggettiva attesa è formalmente data dalla sommatoria dei risultati ottenuti moltiplicando la probabilità di ogni esito per la sua utilità. L’utilità attesa di una scelta con i-esiti possibili è:

UA = ∑ p(i) u(i)

dove i sta per tutti diversi esiti, p(i) è la probabilità dell’i-esimo esito e u(i) è l’utilità assegnata alle conseguenze dell’i-esimo esito. La forza di tale modello consiste nella semplicità della sua logica di base, che riduce la decisione al risultato di un'elaborazione algebrica di un insieme d'informazioni che si assume il soggetto possieda:
- gamma delle possibili azioni che si possono eseguire,
- le conseguenze per ogni azione,
- le probabilità che una conseguenza si verifichi ed il suo valore.

Supponiamo di dover scegliere fra due lavori:
1. individuiamo una serie di dimensioni o aspetti (reddito, interesse ecc..) che hanno un qualche significato per noi;
2. associamo ad ogni aspetto un “peso” a seconda della sua importanza o desiderabilità (utilità);
3. stimiamo il grado di previsione (probabilità) con cui presumiamo che un tale risultato sia di fatto realizzabile;
4. soppesiamo l’utilità di ogni aspetto per la sua probabilità di comparsa e sommiamo i singoli prodotti;
5. scegliamo l’opzione (il lavoro) che ha ottenuto il punteggio maggiore.

Esempio: Scelta tra due lavori

	Salario	Opportunità di carriera	Atmosfera nel lavoro		
	Utilità	Prob.	Utilità	Prob.	Utilità	Prob.	Utilità attesa	
Lavoro A	8	1.0	8	0.7	8	0.8	20.0	
Lavoro B	7	1.0	9	0.9	7	1.0	22.01	

2.1.3 – La Teoria dei Giochi
Sempre nel contesto delle teorie normative che fanno riferimento al modello dell’utilità attesa ma di maggior interesse troviamo la teoria dei giochi. La teoria dei giochi, i cui primi epigoni si trovano già al tempo degli antichi Babilonesi, fu sviluppata ufficialmente da una serie di matematici, tra cui ricordiamo John Von Neumann e John Nash.
Per gioco si intende un modello stilizzato che descrive situazioni di interdipendenza strategica, dove il risultato ottenuto da un agente dipende non solo dalle sue azioni, ma anche dalle azioni degli altri agenti: la scelta ottimale per un giocatore dipende dalle sue congetture sulle scelte degli altri giocatori. La teoria dei giochi è la scienza matematica che analizza situazioni di conflitto e ne ricerca soluzioni, competitive e cooperative, tramite modelli.
Esistono diversi modelli che prendono in considerazione differenti situazioni, ma forse il modello più famoso e che può risultare più interessante, è il dilemma del prigioniero, le cui applicazioni sono le più disparate.
-Situazione di partenza:
Due delinquenti vengono colti con le mani nel sacco, ma per un reato minore. Così il commissario li può condannare ad una pena di massimo un anno. A ciascuno propone di confessare, dicendo che la confessione garantisce la libertà a chi confessa e ben sei anni di carcere a chi non lo fa. Se entrambi confessano invece dovranno scontare cinque anni a testa. I due sono messi in celle separate, non hanno possibilità di comunicare in alcun modo.

- Strategie e Conseguenze:
1. Se nessuno dei due confessa (cooperare) saranno entrambi assolti.
2. Se entrambi confessano (competere) saranno entrambi condannati.
3. Se uno dei due confessa e l'altro no, quello che ha confessato non solo sarà assolto ma riceverà una ricompensa per aver aiutato la giustizia, mentre l'altro sarà colpito con una sentenza particolarmente dura.

-Valutazione delle conseguenze:
1. L’assoluzione per entrambi ha un’utilità: 3
2. La condanna per entrambi ha un’utilità: 2.
3. L’assoluzione e la ricompensa per chi ha confessato ha confessato ha un’utilità: 4 ; la pena più grave comminata a chi non ha confessato ha un’utilità: 1.

		Prigioniero A
	
		confessa	non confessa	
Prigioniero B	confessa	3, 3	1, 4	
	non confessa	4, 1	2, 2	

Qual è la strategia razionale ottimale, ovvero l’equilibrio di un gioco (cioè la strategia migliore che ci si aspetta che i giocatori scelgano)? E’ “confessare” senza considerare il comportamento dell’altro prigioniero. Infatti, se entrambi i prigionieri adottassero questa condotta egoistica il risultato sarebbe paradossale: l’esito sarebbe il peggiore per entrambi (2, 2).

2.2 – I limiti dei modelli normativi
La debolezza dell’approccio normativo consiste nel non considerare i limiti del decisore umano. Non solo è criticabile il fatto che un decisore abbia preferenze chiare e coerenti ma anche il fatto di non avere considerato i limiti, le influenze generate dai contesti decisionali e dalla capacità limitata del sistema cognitivo del decisore umano di elaborare informazioni
La mancanza di validità empirica e la debolezza di predittività di tale teoria normativa rispetto al comportamento di decisione sono state ampiamente riportate in letteratura.
Si può quindi affermare che le teorie normative sono inadeguate non solo nel descrivere, ma anche nel predire il comportamento effettivo a causa della loro "insensibilità" rispetto ai fattori contestuali e alla razionalità del sistema cognitivo.
In quest'ottica, si afferma il modello chiamato della razionalità limitata, dal quale sono stati sviluppati altri modelli denominati "descrittivi" del processo di decisione. Parlare di razionalità limitata significa dirigere l'attenzione sui vincoli posti all'azione umana dall'interno, in quanto limitazioni delle possibilità cognitive degli individui, soprattutto per quanto riguarda la soglia dell'attenzione e la capacità di calcolo.

2.3 - Teorie descrittive
Hanno l'obiettivo di descrivere come, di fatto, le persone prendano le loro decisioni. Chi nella ricerca adotta un approccio descrittivo cerca di scoprire come effettivamente vengono prese le decisioni nei diversi contesti. La scienza che si occupa di descrivere i processi decisionali umani è la psicologia della decisione (o delle preferenze).

2.3.1 - La psicologia della decisione
Elaborata principalmente da Daniel Kahneman e Amos Tversky, mostra attraverso esperimenti di laboratorio che le scelte individuali non avvengono seguendo il principio economico della massimizzazione dell'utilità, ma che gli individui sono invece "irrazionali" in modo sistematico e replicabile, cioè seguono dei patterns automatici, o euristiche, dipendenti per lo più da come il problema di decisione viene presentato loro: questo fenomeno va sotto il nome di framing (incorniciare). La determinazione circa il fatto che un’opzione corrisponda ad un guadagno o a una perdita viene effettuata in funzione di un “punto di riferimento” che viene variato a seconda del modo in cui viene strutturata la situazione problemica.
Lo spostamento del punto di riferimento da un livello ad un altro determina una modificazione dell’ordine delle preferenze in quanto trasforma i guadagni in perdite.
Le preferenze dipendono quindi dal tipo di rappresentazione mentale del problema decisionale.
Da questo primo nucleo di indagine, Kahneman e Tversky hanno poi sviluppato la teoria del prospetto, la quale rende conto del perché gli individui scelgono in maniera difforme dal modello della teoria dell’utilità. Questa teoria si basa sull’idea che gli individui interpretino e valutino le prospettive o opzioni proposte in termini si scarto da un punto di riferimento. Tali valutazioni sono diverse a seconda del fatto che si riferiscano a guadagni o a perdite. Il comportamento di scelta dipenderebbe dal modo con cui gli individui interpretano e organizzano il problema decisionale.
Così, potremmo stupirci nello scoprire che le persone sembra apprezzare maggiormente la possibilità di vincere o di perdere la differenza tra 100.000 e 200.000 rispetto alla possibilità di vincere o perdere la differenza tra 1.100.000 e 1.200.000. Tale comportamento va sotto il nome di avversione per le perdite: le persone tenderebbero ad evitare il rischio quando si tratta di prospetti di guadagno mentre sarebbe più disponibile ad accettare il rischio se i prospetti implicano una perdita.

2.3.2 – Emozioni e decisione
Con l’affermarsi dell’approccio neoclassico in economia, i tentativi di considerare le emozioni nello studio delle decisioni e del comportamento sono stati accantonati e l’attenzione degli studiosi si è focalizzata sul ragionamento “freddo” e sul calcolo di costi e benefici. Secondo l’approccio neoclassico le emozioni ricoprivano fondamentalmente un ruolo negativo, cioè diminuivano la qualità del ragionamento.
A partire dagli anni ‘80 del secolo scorso, vi è stata un’inversione di rotta negli interessi dei ricercatori, che hanno iniziato a rivalutare l’importanza degli stati affettivi nel determinare il comportamento. Un numero crescente di studi ha proposto una visione costruttiva dell’emozione. In
particolare, si iniziò a pensare che l’essere umano perda in razionalità se non considera le emozioni. Scienziati come Damasio, Evans, e pensatori come il  filosofo de Sousa hanno iniziato a valorizzare il ruolo delle emozioni nella guida del decisore nell’attribuire un valore personale alle diverse alternative di scelta: la ragion pura non è sufficiente per determinare quali siano le informazioni da tenere in considerazione nei processi inferenziali e di decisione.
Il numero di obiettivi che possiamo porci in ogni momento è virtualmente infinito, e ampio è il numero di strategie che possiamo adottare per ogni obiettivo: sono quindi numerose le conseguenze che possono derivare da tutte le strategie possibili.

2.4 – Neuroeconomia
Un’ultima nota su uno dei campi di ricerca che, grazie allo sviluppo delle neuroscienze e della neuroingegneria, si sta affermando con sempre maggiore forza.
La neuroeconomia è un neonato settore della ricerca neuroscientifica di spiccato carattere interdisciplinare, volto a costruire un modello biologico dei processi decisionali.
Essa si situa al crocevia tra discipline alquanto differenti per scopi, metodi, prospettive d’indagine, tra le quali, in particolare, l’economia cognitiva e sperimentale, le neuroscienze, la microeconomia, la psicologia, l’epistemologia e la filosofia della mente filosofia, ciascuna delle quali fornisce uno specifico contributo allo studio della decisione umana. Se gli economisti si chiedono quale sia la decisione ottimale (massimizzante) tra più alternative possibili in condizioni di incertezza, i filosofi si interrogano sulla nozione di razionalità economica e delle sue violazioni, gli psicologi studiano quali processi sono messi in atto dalla mente umana durante la scelta e come le emozioni possano influire positivamente o negativamente su di essi, i neuroscienziati indagano il funzionamento del sistema nervoso, chi si occupa di neuroeconomia tenta di far convergere i contributi da tutte queste discipline per capire come il cervello ci consente di prendere decisioni. 
Integrando contributi e metodi da tutte queste discipline, è oggi possibile “osservare” l’attività neurale in tempo reale, “guardando dentro il cervello”, per esaminare quali regioni cerebrali sono maggiormente coinvolte nella presa di decisione, e come il loro funzionamento è influenzato dalle opzioni disponibili, dal contesto nel quale esse sono presentate, dai fattori emotivi, dalle interazioni con altri individui. 
L’obiettivo, assai ambizioso, della neuroeconomia, è quindi quello di applicare i modelli dell’economia cognitiva e sperimentale alle situazioni controllate tipiche delle neuroscienze, per tentare di colmare lo scarto esplicativo tra attività cerebrale e varie forme di comportamento osservabile. 
Come negli altri settori delle neuroscienze, l’esplorazione può procedere su diversi livelli di analisi, dallo studio dell’attività di singoli neuroni nella scimmia all’indagine su sistemi cerebrali complessi nell’uomo per mezzo delle metodiche di neuroimmagine, come tomografia a emissione di positroni (PET), risonanza magnetica funzionale (fMRI) e registrazione di potenziali evocati. Negli ultimi cinque anni circa, vari gruppi di ricerca sparsi in tutto il mondo hanno già ottenuto importanti risultati, che cominciano a chiarire alcuni aspetti centrali sul funzionamento del cervello impegnato nella presa di decisioni, e che sembrano dimostrare l’importanza del ruolo giocato dalle emozioni nelle nostre scelte. 

3 - COMPLESSITÀ
Abbiamo definito la teoria urbanistica come una scienza interdisciplinare, che pone attenzione più all’indagine operativa che al piano asettico e preordinato e che, nella fase di progettazione, tiene conto dell’interdipendenza di fattori macro (tendenza insediativa e flussi) e micro (reddito e popolazione) urbanistici. Per sua natura, l’interdisciplinarietà dell’urbanistica si presenta come un fenomeno complesso, ma tale complessità di approccio non può che essere riflesso della complessità stessa dell’oggetto e dell’ambito di applicazione.
Vediamo quindi di definire meglio cosa intendiamo con il termine complessità e quali implicazioni epistemologiche porta con sé.
Con il termine complessità si è soliti indicare un modello di pensiero che, se pur sistematizzato alla fine degli anni ’60 da studiosi delle più disparate discipline (come il filosofo Edgar Morin, il chimico Ilya Prigogine ed il fisico Murray Gell-Mann), si rifà alla semplice e meno recente constatazione che il dualismo cartesiano e il pensiero illuministico sono inadeguati a comprendere il mondo delle complesse interazioni disegnate dalle scienze moderne. Si parla tipicamente di complessità o teoria della complessità pensando alla teoria del caos, al comportamento emergente di molti sistemi, alla complessità delle reti, al comportamento che i sistemi esibiscono quando sono lontani dall’equilibrio termodinamico e alle facoltà di auto-organizzazione che a volte ne derivano.
Si tratta di una visione tipicamente interdisciplinare che, purtroppo, non essendo ancora stata completamente formalizzata in ambito scientifico, è instabile, forse ancora troppo ricca di suggestioni e letteratura divulgativa più che di forti ricerche istituzionalizzate, ma che sicuramente rappresenta una delle sfide intellettualmente più stimolanti del futuro.
Dal punto di vista etimologico, possiamo notare come il termine complesso discenda dal verbo latino complector, che vuol dire cingere, tenere avvinto strettamente, e, in senso metaforico, abbracciare, comprendere, unire tutto in sé, riunire sotto un solo pensiero e una sola denominazione. Altri significati che appaiono nei classici latini sono quelli di legame, nesso, concatenazione. Dal XVII secolo in poi, una situazione, un problema, un sistema è complesso se consta di (molte) parti interrelate, che influiscono una sull'altra.
Dal punto di vista epistemologico, viene inoltre posta in evidenza la distinzione tra il concetto di complesso e quello di complicato: se la complessità ci fa pensare ad un sistema dotato di plessi o nessi relazionali (cum-plexum), dove esistono chiari fenomeni di controllo e retroazione (feed-back), si è comunque lontani da un sistema complicato, cioè un sistema dotato di pieghe (cum-plicatum), che rimanda ad un certo tipo di concezione del mondo, per esempio alla filosofia leibniziana.  Si presuppone che non sia possibile dispiegare completamente e che rimangano comunque dei punti oscuri e variabili nascoste. Non è infatti detto che tutte le pieghe del mondo possano essere “spiegate”.
Entriamo quindi più in dettaglio nella spiegazione dei vari modelli di pensiero che costituiscono il fulcro epistemologico della teoria della complessità.

3.1 – Caos e caso
Il primo concetto legato alla teoria della complessità che andremo ad esaminare è quello di caos.
Nella mitologia greca, Caos è la personificazione dello stato primordiale di vuoto buio, anteriore alla creazione del cosmo, da cui emersero gli dei e gli uomini. Esiodo, nella sua Teogonia, racconta che in principio c’era Caos, ovvero una voragine senza fine, sterminata e nera. Da Caos si generarono per primi Gea, Tartaro, Eros; nacquero poi Notte ed Erebo ed infine Urano. Caos è, per antonomasia, la divinità cosmica di più alto grado insieme ad Eurinome. Ancora Platone racconta nel Timeo che il Caos è la chora, il ricettacolo della materia informe che è all’origine del mondo: il Demiurgo plasma tale materia secondo la visione che ha dell’iperuranio o mondo delle idee, e trasforma così il caos primordiale e informe in un universo ordinato, ovvero il cosmo.
Il concetto si è evoluto nel corso dei duemila anni della storia del pensiero occidentale, mantenendo però sempre una connotazione negativa, che turba quasi le coscienze: il caos è pur sempre qualcosa da evitare, da relegare in un angolo buio della mente, perché è il disordine per antonomasia, è un fenomeno perturbante che disturba il funzionamento di quel “perfetto meccanismo” messo in atto “dall’Orologiaio Cosmico” o “Grande Architetto”.
Dobbiamo infatti arrivare ai primi del XX secolo, periodo nel quale si afferma un importante interesse per i comportamenti caotici, per assistere alla nascita e alla formalizzazione della teoria del caos, per mano di due grandi matematici, ovvero Henri Poincaré e Edward Norton Lorenz. Sinteticamente, possiamo dire che nella teoria matematica dei sistemi dinamici, un sistema si dice essere caotico se presenta le seguenti caratteristiche:
1. sensibilità alle condizioni iniziali: a variazioni infinitesime delle condizioni iniziali (dette anche ingressi o contorno) corrispondono variazioni finite in uscita. Per esempio, il fumo di più fiammiferi accesi in condizioni iniziali macroscopicamente molto simili (pressione, temperatura, correnti d’aria, ecc.) segue traiettorie di volta in volta molto differenti: questo effetto è stato definito da Lorenz effetto farfalla;
2. imprevedibilità: non si può prevedere in anticipo l’andamento del sistema su tempi lunghi rapportati al tempo caratteristico del sistema a partire da assegnate condizioni al contorno;
3. evoluzione: il sistema è descritto da innumerevoli orbite o traiettorie di stato, diverse tra loro  e con evidente componente stocastica, le quali restano tutte confinate entro una certa regione di spazio; in altre parole, il sistema non evolve verso l’infinito per nessuna variabile e quindi si può parlare di attrattori e caos deterministico.
Nonostante la vicinanza concettuale, l’idea di caos non va però confusa con quella di caso: quest’ultimo concetto contraddice, per lo meno in apparenza, ogni concezione deterministica della realtà. Il concetto di caso viene infatti originariamente sviluppato dal filosofo greco Epicuro nell’ambito della sua teoria atomistica: il caso è la capacità degli atomi di deviare spontaneamente e fortuitamente dalla loro linea verticale di caduta verticale. Questa idea fu successivamente ripresa dal filosofo latino Lucrezio, che la ribattezzò clinamen (o deviazione).
Per la verità, la nozione di caso è strettamente collegata alla nozione di necessità: ad esempio, nello scritto del 1878 intitolato L’ordine della natura, Peirce polemizza contro la letterale interpretazione del darwinismo, basata sul sostegno di un carattere puramente casuale o fortuito delle variazioni morfologiche delle specie viventi; infatti, un mondo i cui caratteri si suppone si combinino del tutto a caso rivelerebbe alla lunga un ordine ferreo, assai superiore a quello che caratterizza il mondo nel quale viviamo. Senza contare che caso e necessità vanno sempre riferiti agli interessi percettivi e vitali degli esseri organici per poter acquisire un senso.
Una versione più recente di tale discussione la si può ritrovare nell’opera di J. Monod Il caso e la necessità, del 1971: ogni mutazione iniziale che dà luogo all’evoluzione degli esseri viventi è un puro fatto fortuito; ma poiché gli esseri viventi, a differenza di ogni altro essere dell’universo, sono dotati di invarianza e teleonomia, la mutazione, una volta iscritta nel codice genetico, viene riprodotta in miliardi di copie ed entra nel campo della selezione, cioè della necessità.

3.2 – Sistemi emergenti e auto-organizzazione
Altro caposaldo della teoria della complessità è la teoria dei sistemi emergenti e la relativa proprietà di autorganizzazione degli stessi che ne deriva.
Un comportamento si dice emergente se il sistema nel quale si manifesta esibisce proprietà inspiegabili sulla base delle sole leggi che governano le sue componenti. Esso scaturisce tipicamente da interazioni non-lineari tra le componenti stesse, cioè da interazioni che non possono essere scomposte nella semplice somma di sotto-interazioni isolabili in quanto totalmente indipendenti tra loro.
Normalmente, una proprietà emergente può comparire quando un numero di entità semplici (o agenti) operano in un ambiente, dando origine a comportamenti più complessi in quanto collettività. La proprietà stessa non è predicibile, non ha precedenti, e rappresenta un nuovo livello di evoluzione del sistema stesso. I comportamenti complessi non sono quindi proprietà delle singole entità e non possono essere facilmente riconosciuti o ipotizzati dall’osservazione del comportamento di entità del livello più basso.
Come è facilmente intuibile, una delle ragioni per cui si verifica un comportamento emergente è che il numero di interazioni tra le componenti di un sistema aumenta in modo rilevante e proporzionale con il numero delle componenti. D’altro canto, è bene ricordare che non è di per sé condizione sufficiente l’avere un gran numero di interazioni per determinare un comportamento emergente, perché molte interazioni potrebbero essere irrilevanti, oppure annullarsi a vicenda. In alcuni casi, un gran numero di interazioni può in effetti addirittura contrastare l’emergenza di proprietà, creando una sorta di forte “rumore di fondo”, capace di “zittire” ogni segnale di emergenza; il comportamento emergente potrebbe in questo caso aver bisogno di essere temporaneamente isolato dalle altre interazioni mentre raggiunge una massa critica tale da auto-sostenersi.
Si nota quindi che non è solo il numero di connessioni tra le componenti a incoraggiare l'emergenza, ma anche e soprattutto l’organizzazione di queste connessioni. Un’organizzazione gerarchica è un esempio che può generare un comportamento emergente; ma forse, in maniera più interessante, un comportamento emergente può nascere da strutture organizzative più decentralizzate. In alcuni casi, il sistema deve raggiungere una certa soglia di combinazione di diversità, organizzazione e connettività prima che si presenti il comportamento emergente.
Il concetto di emergenza pone inevitabilmente alcune complesse questioni di carattere epistemologico. Per esempio, poiché i sistemi emergenti sembrano di fatto creare ed aumentare l’ordine dell’ambiente in cui operano in mancanza di un controllo a livello centrale, potremmo benissimo chiederci che ne sia del principio entropico e della seconda legge della termodinamica.
A rispondere a questi quesiti interviene il concetto di auto-organizzazione, per cui principalmente la forma di sviluppo del sistema attraverso influenze ordinanti e limitative provenienti dagli stessi elementi che costituiscono il sistema oggetto di studio e che permettono di raggiungere un maggior livello di complessità.
Nato nel 1947 grazie all’opera dello psichiatra e ingegnere inglese William Ross Ashby, considerato uno dei pionieri della cibernetica, il modello dell’auto-organizzazione si è sviluppato negli anni ’60 e ufficialmente introdotto nella letteratura scientifica negli anni ’80. Di regola i sistemi auto-organizzati possiedono quattro caratteristiche principali:
1. complessità: sono complessi i sistemi le cui parti si intrecciano l’una all’altra tramite relazioni mutuali in permanente cambiamento; la complessità rende più difficile la descrizione e la previsione del comportamento dei sistemi nella loro interezza;
2. autoreferenza: i sistemi auto-organizzanti mostrano una unanimità operativa, ovvero ogni comportamento del sistema retroagisce su se stesso e diviene il punto di partenza per un nuovo comportamento;
3. ridondanza: nei sistemi auto-organizzanti non vi è alcuna separazione di principio tra le parti organizzanti, ordinanti o che guidano l’evoluzione del sistema stesso. Tutte queste parti rappresentano potenziali artefici;
4. autonomia: i sistemi auto-organizzanti sono autonomi se le relazioni e interazioni che definiscono il sistema come un tutt’uno sono determinate solamente dal sistema stesso. Ovviamente, l’autonomia si riferisce solamente a certi criteri, dato che esiste sempre la possibilità di scambiare materia ed energia con l’ambiente.
L’auto-organizzazione compare spontaneamente e i suoi effetti sono più stabili ed efficienti sulla struttura e sul comportamento dei sistemi aperti, ovvero in sistemi tipicamente lontani dall’equilibrio termodinamico e tende a scambiare energia, materia o informazione con l’ambiente esterno. Una delle caratteristiche più affascinanti dei sistemi auto-organizzati è che essi sono in grado di mutare la loro struttura in funzione della loro esperienza e dell’interazione con l’ambiente. Tutte le entità che prendono parte all’interazione agiscono in base a semplici regole, e tendono a creare ordine dal caos senza possedere una visione dello sviluppo globale.

3.3 – Un esempio di sistema complesso: l’ipotesi di Gaia
Uno dei più famosi ed interessanti esempi di sistema complesso è quello che va sotto il nome di Ipotesi di Gaia.
L’ipotesi Gaia è una teoria formulata per la prima volta dallo scienziato inglese James Lovelock nel 1979 e deve il suo nome all’omonima divinità greca, nota anche col nome di Gea, personificante la Terra stessa. In questa prima formulazione, l’ipotesi si basa sull’assunto che gli oceani, i mari, l’atmosfera, la crosta terrestre e tutte le altre componenti geofisiche del pianeta terra si mantengano in condizioni idonee alla presenza della vita grazie al comportamento e all’azione degli organismi viventi, vegetali e animali. Ad esempio i parametri chimico-fisici fondamentali per la presenza della vita sulla terra presentano valori costanti. Questa omeostasi è l’effetto dei processi di feedback attivo svolto in maniera autonoma e inconsapevole dal biota. Inoltre, tutte queste variabili non mantengono un equilibrio costante nel tempo, ma evolvono in sincronia con il biota.
Quindi i fenomeni evoluzionistici non riguardano solo gli organismi o l’ambiente naturale, ma l’intera Gaia, il cui sistema comprende: 
1. organismi viventi che crescono e si riproducono sfruttando ogni possibilità che l’ambiente concede;
2. organismi soggetti alle leggi della selezione naturale darwiniana;
3. organismi che modificano costantemente il loro ambiente chimicofisico, cosa che avviene costantemente come semplice effetto di tutti quei processi fondamentali per la vita, come la respirazione, la fotosintesi ecc.;
4. fattori limitanti che stabiliscano i limiti superiori ed inferiori della vita. L’ambiente può presentare temperature eccessivamente alte o basse per l’affermarsi della vita in un dato ambiente.  Stesso discorso per le concentrazioni di sali, minerali, composti chimici ecc.
L’ipotesi di Gaia elaborata da Lovelock ci offre un modello di sistema altamente complesso e in continua evoluzione, che sembra quasi essere una riproduzione in scala mondiale di quel mondo del quale si occupa l’urbanista. Ma l’insegnamento che possiamo trarne è fondamentale: per gestire uno spazio vasto come un pianeta o più contenuto come una porzione di città, bisogna sempre fare i conti con la totalità del sistema in cui l’oggetto osservato si relaziona, poiché non esistono sistemi ermeticamente chiusi ed asettici, le cui variazioni non influenzano o non vengono influenzate dal cosiddetto “ambiente esterno”.
Ogni buona progettazione deve tenere conto della complessità del mondo in cui si trova ad agire, per poter rispondere nel modo più corretto possibile agli stimoli e alle sfide che si troverà ad affrontare. Inoltre, come insegna Lovelock, ogni sistema complesso ha l’innata tendenza a raggiungere l’omeostasi in modo dinamico e nel tempo, facendo fronte ad ogni possibile alterazione (anche massiccia) del proprio ecosistema. E se nel nuovo equilibrio ottenuto una qualsiasi parte del sistema dovesse risultare superflua, uomo compreso, verrebbe semplicemente eliminata dal computo delle interconnessioni.